AI endüstrisi daha önce hiç olmadığı kadar büyüyor. Yapay zeka modellerini daha güçlü, daha verimli ve daha doğru hale getirmek için araştırma ve geliştirmeye bol miktarda kaynak ayırıyoruz. Zamanın bir noktasında yapay zeka üzerindeki kontrolümüzü kaybedebileceğimizi ve bunun insanların en dipte vuracağı nokta olacağı gerçeğini varsaymak daha az zor.
Bu çılgın bir hipotez ama iyi bir benzetme. Şunu bir düşünün: Tanrı insanları yarattı ama insanlar hiçbir şey bilmiyordu. Yıldızların ne olduğunu bilmiyorlardı, ekin yetiştirmeyi bilmiyorlardı, ateş yakmayı bilmiyorlardı vb. İnsanların yapacak bir şey bilmedikleri için son derece zeki olduklarını varsayabiliriz. Aynı şekilde yapay zeka da şu anda ne yapacağını bilmiyor. Onları eğitiriz, inceleriz ve sonunda dağıtırız. Analojiye geri dönersek, insanlar da benzer şekilde gelişti. Avlanmayı, kendilerine yiyecek bulmayı öğrendiler ve sonunda bize rehberlik etmesi için Tanrı'ya ihtiyacımız kalmadı. İnsanlar keşfetmeye başladılar ve kendilerini her geçen gün daha akıllı hale getirmeye devam ettiler.
Pek çok bilim insanı, yapay zekanın yakın gelecekte insanlık için bir tehdit olabileceği gerçeğini göz ardı etse de, bunun gerçekleşmesinin mümkün olmadığı anlamına gelmiyor. Bazı bilim adamlarının haykırdığı gibi,
“Şu anda AI hakkında endişelenmek, Mars'taki aşırı nüfus hakkında endişelenmek gibi.”
Yapay Zeka, devreleri karmaşık bir şekilde tasarlayan ve algoritmalar yazan bilim adamlarının hayal gücü ile sınırlıdır. Bu nedenle, akıllı bir makine tarafından üretilen çıktıların etki alanı sınırlıdır. İşlemleri daha fazla düşünemez veya işleyemez. Öte yandan, bilgisayar bilimcileri, temel matematiksel işlemler bilgisine sahip yeni AI modellerinin sıfır insan etkileşimi ile çıktılar üretebileceği bir hedefe ulaşmayı hedefliyor.
AutoML-Zero, Google'da geliştirilen ve zeka alanında aşamalı olarak gelişmeye devam eden bir makine öğrenimi yazılımıdır. Makine öğrenimi modeli, boş programlarla başlar ve bir lise öğrencisinin bileceği temel matematiksel işlemlerle beslenir. Oradan, sonunda ML algoritmasını kendi başına tamamlamak için bu kavramları yapı taşları olarak kullanır. İnsan müdahalesi olmadan nihai amacına ulaşmak için evrimsel yöntemler uygular.
Küçük bir görüntü sınıflandırma problemine dayalı geri yayılım, doğrusal regresyon gibi bazı ML tekniklerini başarıyla keşfetmiştir. Bu bizi, gelecekte daha büyük sorunlara çözüm bulmada son derece yararlı olabilecek sağlam bir makine tasarlamak için AI'nın kullanılabileceğine işaret ediyor.
Benim açımdan, AUTOML'in yapay zekada çığır açan bir teknoloji olabileceğini hissediyorum. Uyarlanabilir ve evrimsel davranışı nedeniyle, biyomedikal bilimler, astronomi, fizik ve benzerlerinde bazı büyük cevaplanmamış soruları çözmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, insanlar tarafından tasarlanan AI modelleri, genellikle eğitim verilerindeki önyargılar veya modelin haksız tahminler yapmasına neden olan “veri önyargısı” ile alay edilir. Önyargılar, ırksal önyargı, cinsiyet önyargısı vb. dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere herhangi bir türde olabilir. Ancak bir model kendi kendine uyarlanabilirse, modelde önyargı olması gibi sorunlar ortadan kalkar. Bu, zamanla öğrenen ve daha akıllı hale gelen evrimsel AI modellerini kullanmanın büyük bir avantajıdır.
İşte bir yüz tanıma sistemindeki ırksal önyargıya bir örnek. Model, beyaz bir yüzü doğru bir şekilde tahmin edebiliyor ve özelliklerini tarayabiliyor ancak siyah tenli bir yüzü hiç algılamıyor.
Tekillik genellikle zamanın sonsuzca durduğu ve maddenin mutlak en küçük parçaya sıkıştırıldığı karadelik kavramlarıyla birleştirilir. Benzer şekilde, teknolojik tekillik, teknolojik büyümenin mutlak maksimumda olduğu ve tersine çevrilemeyeceği anlamına gelir. O zaman insanlar, insan uygarlığı için beklenmedik bir değişikliğe yol açabilecek teknoloji üzerindeki kontrolünü kaybedeceklerdi.
Bu özellikle ilgili çünkü sonuçların ne olduğunu bilmiyoruz. Uzaylılarla temas kurarsak ne olacağını biliyor muyuz? Hayır. Yani, yapabileceğimiz en iyi şey, öngörülemeyen koşullara hazırlıklı olmak ama mevcut teknolojik standartlarımızla gelecekte çok gelişmiş ve sofistike makinelerle rekabet edemeyiz. Dolayısıyla onlar silahla savaşacaklar, biz de sopalarla ve taşlarla savaşacağız.
Aynı madalyonun her zaman iki yüzü vardır. Fikirdeki sorun, insanların bu konuda genellikle biraz hassas olduğu için bölünmüş olmalarıdır. İnsanlar genellikle böyle bir şeyin olmasının imkansızlığı konusunda fikir sahibi olurlar. Yapay zeka hakkında endişelenmenin o kadar önemli olmadığını biliyorum, çünkü bu yelpazede daha yeni başlıyoruz ve büyük olasılıkla, AI bile insanlar için bir tehdit oluşturduğunda, çoktan gitmiş olacağız. Ancak bu, gelecek hakkında endişelenmeyi bırakmamız gerektiği anlamına mı geliyor? Durum buysa, atmosferdeki karbondioksit seviyelerini yükseltmeye devam etmeliyiz çünkü gelecek kimin umurunda?
Teknolojik tekillik kavramı bir varsayım gibi görünebilir, ancak her teori kanıtlanana kadar bir varsayımdır. Elbette, AI'nın geleceğinin nasıl görünebileceğini tahmin etmek zor ama aynı zamanda bir kıyaslama oluşturmak ve akıllı makineleri kontrol etmek de zarar vermez.
İşte tam bu noktada bir ikilemler girdabına yakalanırız. Sürekli olarak sınırı geçip insanlığın tamamen yok edilmesini mi beklememiz gerektiğini yoksa elimizdekilerle yetinip yenilik yapmayı bırakmamız gerektiğini tartışıyoruz. İnsanlar psikolojik olarak bu şekilde inşa edilmemiştir. Ne olursa olsun, insanlar zamanın hiçbir noktasında durmayacak ve ürünlerini daha iyi ve daha iyi mükemmelleştirmeye devam edecek. Bu nedenle, zamanın ne zaman geldiğini asla tahmin edemez veya söyleyemezdik!
Eşi görülmemiş bir sonuçtan korkabiliriz, ancak insanların en zeki icatlarından daha iyi olabileceğini asla bilemeyiz. Bu durumda kendimizi insanlarla yapay zekaya sahip robotlar arasında sürekli bir fare yarışında bulabiliriz ve ufuk kendini daha da uzağa itmeye devam ederdi. Sonunda, başarmaya çalıştığımız şeyi gözden kaçıracağız ve bu sonsuza kadar devam edecek!
Bu makalede, Apriori algoritması hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğreneceksiniz. Apriori algoritması sepet analizinde temel algoritma olarak kabul edilebilir.
Reklam Üzerine Bir Ön Bilgi Bir işi ayakta tutmak için, reklama para harcamak çok önemlidir - şirketin küçük veya halihazırda kurulmuş olmasına bakılmaksızın durum böyledir. Ve sektördeki reklam harcamalarının sayısı muazzam: Bu hacimler, her bir reklam dolarını akıllıca harcamayı gerekli kılıyor.
Bir araştırmaya göre, dünya çapında yaklaşık her on kadından altısı (%58) kasıtlı olarak öldürülüyor. Kadın cinayetlerinin birkaç nedeni olabilir, ancak önde gelen neden çoğunlukla erkeklerin öfke kontrolü sorunları olarak görülüyor.
Hepimiz oradaydık, inanıyorum. Bir şeyler izlemek isteyip de tam olarak ne izleyeceğini bilememek… Bekle, sanırım burada bir seçeneğin var! Arkadaşlarınızın bir süredir bahsettiği Netflix'te bir dizi var.
Apache Kafka kullanan çoğu veri mühendisiyle konuşun, söyleyecek çok şeyleri olacaktır. Platform hakkında onları hayal kırıklığına uğratan her şeyi listeleyebilecekler, ancak bunu sevdikleri gerçeğiyle sonuçlandıracaklar.
Makine öğrenimi iş akışları, ham verilerden makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gereken tüm adımları içerir. Bu süreçler dönüşüm ve eğitim aşamaları olarak ikiye ayrılabilir.
"Yıldızlarla Dans Etmek" profesyoneli Cheryl Burke, ünlü partneri Cody Rigsby'nin dostluğu ve desteği için "şanslı" ve "müteşekkir" olduğunu söylüyor.
Şef Mathew, Lexi Wilson'a "Below Deck Mediterranean"ın son bölümünde tanıştığı "en kötü insan" olduğunu söyledi. Herhangi bir pişmanlık?
Dancing With the Stars yarışmacısı Brian Austin Green, kız arkadaşı Sharna Burgess'in işleri batırırsa "onu terk ederse" şaşırmayacağına dair şaka yaptı.
Monica Lewinsky, ilk başta 'İzin: Amerikan Suç Hikayesi' hakkında emin değildi. Ama bir yorum onu rahatlattıktan sonra gemiye geldi.
Senato parlamenter ofisi, yeni mevzuatın geliştirilmesine ve Senato'yu yöneten kuralların anlaşılmasına yardımcı olmak için tarafsız ve gizli yasama uzmanlığına erişim sağlar.
Ve bu çok büyük, çünkü daha erişilebilir VE uygun fiyatlı olacaklar.
Avustralya dövüş ruhunun bir sembolü olarak boks kangurusunun geçmişi 1890'lara kadar uzanıyor, peki gerçek nedir? Kangurular gerçekten boks yapar mı?
Çoğumuz bir çıkış görüşmesinin nasıl çalıştığını biliyoruz, ancak kalıcı görüşme nedir? Ve çalışanlarla iş tatmini hakkında konuşmak onları kapıdan dışarı çıkmaktan alıkoyabilir mi?
Image: Jim Cooke / Gizmodo Alex Lomas'ın tanıdığı yakın zamanda Berlin'e yaptığı bir seyahatte ona bir zorluk çıkardı: Vahşi doğada Bluetooth özellikli bir popo fişi bulabilir misiniz ve sahibinin yardımı olmadan onu açabilir misiniz? İngiliz siber güvenlik firması Pen Test Partners'da penetrasyon test cihazı olan Lomas, telefonunu çıkardı, tespit uygulaması LightBlue'ya danıştı ve Lomas'ın söylediği "piyasadaki en güçlü titreşimli popo tıpası" olan Lovense Hush'u hızlı bir şekilde tespit etti. bir yabancının arka tarafı. Dahası, bu Hush savunmasızdı ve nasıl yapılacağını bilen herkes tarafından saldırıya açıktı.
AP aracılığıyla görüntü. Taylor Swift, Taylor Swift, neyi kanıtlamaya çalışıyorsunuz? Marslı şarkıcı ve eski Hiddleswift üyesi, eyaletin Ağustos ayında bölgeyi sarsan tarihsel olarak yıkıcı sellerin ardından Louisiana'daki Ascension Devlet Okullarına 50.000 dolar bağışladı.
Bu hafta zorlukla katlandığımız şeylere bir rehber. Tamamen sürükleyici belgesel, Iris.
Apple size mutlu bir şekilde yeni bir iPhone 13'ü 800$, 1.000$ ve hatta 1.100$'a satacaktır. Ancak 120 Hz'lik bir ekran veya paranın satın alabileceği en yeni ve en iyi akıllı telefon kamerası için çaresiz değilseniz, kullanılmış iPhone pazarında daha fazla değer bulabilirsiniz.
Norveçli Prenses Martha Louise, 50. doğum günü için erkek arkadaşı Shaman Durek'ten bir granat ve elmas takı seti aldı.
Brandi Glanville, eski RHOBH oyuncularıyla olan ilişkilerinden "Bu dünyada hiç düşmanım olsun istemiyorum" diyor.
Olivia Munn, bu yıl komedyen John Mulaney ile ilk bebeğini bekliyor
Ameila Gray Hamlin, bu ayın başlarında Scott Disick'ten ayrılmasının ardından Instagram Hikayesinde gizemli bir mesaj daha paylaştı.